Les régimes de temps sont des configurations météorologiques à grandes échelles, quasi-stationnaires et récurrentes. Les variables météos usuelles (température, précipitation et vitesse de vent) et leurs équivalents dans le domaine énergétique (demande électrique, production hydraulique/solaire/éolienne) sont fortement corrélées avec ces régimes. De plus, les météorologues s’intéressent beaucoup à ces configurations car les erreurs de prévisions sont généralement plus petites lorsqu’on s’intéresse à des structures de grandes échelles. Ainsi, quantifier précisément les impacts de ces régimes sur les variables énergétiques donne l’opportunité de détecter des tendances météorologiques avec un bon degré d’anticipation, ce qui peut apporter des informations essentielles aux traders de l’énergie. 
Dans notre étude, nous caractérisons la structure physique des régimes de temps et nous décrivons également des méthodes statistiques avancées dans le domaine de Unsupervised Learning pour détecter ces structures. En appliquant ces méthodes à un jeu de données historiques des conditions climatiques, nous avons été capables de quantifier les impacts des régimes de temps sur plusieurs variables énergétiques pour ensuite les appliquer au trading de l’énergie. Finalement, une méthode de prévision des tendances a été développée à un horizon temporel de 6 semaines et appliquée pour le début de l’hiver 2021-2022. 